WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

WRF模式对宝鸡地区2013年夏季温度和降水预报的评估检验

利用宝鸡地区155个县区级或乡镇级自动站的观测资料与WRF模式的输出产品,检验WRF模式对2013年夏季最高、最低气温和降水预报的效果。结果表明:WRF模式预报的最高、最低气温的空间分布形态与实况较为一致,对于阴天和降水情况下的气温预报具有较高的准确性,最高、最低温度的预报值较实况整体偏低。WRF模式对宝鸡地区东部晴雨预报准确率较高,达到65%以上;凤县、太白最差,仅为40%左右。WRF模式预报的夏季日平均降水量与实况值在量级上较为一致,但空间分布误差较大。模式3个时次预报的逐日降水量能够较为准确地描述夏季各次降水的发生—发展—减弱过程。通过对模式预报的降水量进行分级检验发现,模式对降水的预报能力随着降水量级的增大而减小,空报多于漏报;WRF模式的暴雨预报值得参考。     

RegCM4模式对中国过去30a气温和降水的模拟

利用区域气候模式(Reg CM4)对中国区域过去30 a(1983年1月至2012年12月)的气温和降水进行了数值模拟和检验分析。模拟结果和观测的对比检验表明,模式能够较好地再现过去30 a中国区域气温和降水的空间分布特征,对于温度和降水的分布型能够较为准确地模拟再现。但是,模拟的气温整体偏低于观测;模拟误差在东北地区相对较小,而在青藏高原周边地区误差相对较大。降水模拟值高于观测结果,在华南、华中地区效果好于其他地区;误差较大的区域主要集中在青藏高原东麓、四川和云南地区,这可能主要受地形因素影响。气温均方根误差整体上呈现出北高南低的分布,降水均方根误差则呈现出南高北低的分布。30 a气温模拟值上升趋势接近实际观测,气温在冬季的模拟好于其他季节,夏季降水的模拟结果明显偏高于观测。模式模拟结果可提供空间分辨率较高的气候资料,也可为观测资料稀少的地区提供有效的气候资料。     

WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估

不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。     

次网格地形参数化对WRF模式在复杂地形区风场模拟的影响

黄土高原特殊的地形导致该地区风场特征复杂,本文以黄土高原为研究对象,通过3组数值模拟试验,探讨次网格地形参数化对WRF模式模拟近地面风场的影响。结果表明:地形越复杂,次网格地形标准差越大,WRF模式中离站点最近格点的海拔高度与站点实际海拔高度差异越大;研究时段内,若不考虑次网格地形影响,观测风速较小时,WRF会高估风速,而观测风速较大时,WRF则低估风速。在相对平坦的地区,模拟风速与观测风速之间的均方根误差较小,地形越复杂时,均方根误差越大。采用次网格参数化方案后,模式对风速的模拟有明显改进,认同指数、准确率、相关性等都有明显提高,模拟误差明显降低。3组试验均能模拟出风速的日变化,但不考虑次网格地形影响时,模拟的风速几乎是观测值的2倍,考虑次网格地形影响后,模拟的风速明显降低,其中Jimenez方案模拟的风速与观测值之间的偏差最小,能更好地描述风速的空间分布特征,而Mass方案仅降低了平原和山谷地区的风速却没有突出山区的高风速,对风速空间变化的模拟不如Jimenez方案。     

高寒山区面降水量获取方法及影响因素研究进展

主要总结了高寒山区面降水数据的获取方法、影响因素及时空分布的研究进展,并指出了面降水量数据获取可能的解决途径。通常地面观测及空间插值、大气数值模式估算、遥感反演是面降水数据的主要获取方法,但应用于高寒山区都有一定局限性:地面观测点稀缺限制了各种空间插值方法的精度;大气数值模式,不能有效地模拟高寒山区复杂地形下的局地降水空间分布;地基遥感(多普勒雷达)受地形遮挡和自身条件的限制,空基遥感数据的精度受限于卫星搭载降水雷达的性能、卫星过境频率及空间分辨率等因素;对降水分布的估算存在很大误差。水汽源、坡向、海拔与下垫面地形是影响高山区降水量及其时空分布的主要因素。为此,在黑河上游祁连高山区,已进行的小范围加密观测、基于遥感空间格网的矩阵观测及大范围撒网式观测,仍是了解高寒山区降水量时空分布规律的基础;有待提高精度和时空分辨率的卫星数据,以及有效的地面-卫星遥感数据同化方法的研究,也将成为获取高寒山区精确的面降水量的有效途径;大气数值模式的降尺度研究也是一种途径,有待进一步研究。     

利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟

本文采用NCAR的WRF3.5.1模式,以NOAA的20世纪再分析资料作为区域气候模式的初始场和侧边界场,对东亚地区进行了百年以上(1900~2010年)尺度、水平分辨率为50 km的动力降尺度数值模拟试验。通过与观测气候资料的对比,分析了驱动场(20世纪再分析资料)和区域气候模式对我国南方地区近50年(1961~2010年)气温和降水的气候平均态的模拟能力。结果表明:经过动力降尺度的区域气候模式试验结果能更好地模拟我国南方地区气温气候平均态和季节循环。WRF模式模拟的气温与观测的气温的空间相关系数均在0.97以上。年平均和夏季,WRF模式模拟的气温与观测的气温的偏差大多介于-1°C到+1°C之间。对于降水,WRF模式显著提高了我国南方降水的模拟能力。和驱动场相比,WRF模式模拟的降水与观测的偏差明显减小。夏季,WRF模式模拟的降水空间相关系数在0.5以上。由此延伸至对近百年我国南方地区三个子区域(华南地区、江淮地区和西南地区)四个时段(1914~1942年、1943~1971年、1972~2000年和2001~2010年)的分析,结果表明区域气候模式动力降尺度的结果在区域平均的气温和降水的模拟数值上与观测比较接近,夏季模拟能力有明显的提高,冬季存在气温模拟偏低的误差。对气温趋势分析表明,在20世纪40年代以后的两个时间段,区域气候模式明显提高了气温变化线性趋势的模拟性能。     

基于MIROC/WRF嵌套模式的中国气候降尺度模拟

开展了基于嵌套的全球模式MIROC和区域气候模式WRF的动力降尺度模拟试验,检验该模式对中国气候的模拟性能,得到以下结论:全球气候模式MIROC和WRF都能较好地模拟出中国年平均地表气温(下文简称气温)分布。WRF模式对气温场的描述更为细致,模拟出了四川盆地高温和中国最北方区域的低温。两个模式总体上对南方降水模拟好于北方地区,东部地区好于西部地区。MIROC模式模拟的年平均和各季节降水与观测的 空间相关系数在0.79～0.83之间,表明它对降水的模拟较好。WRF模式模拟的降水空间分布好于MIROC模式。MIROC模式在青藏高原东南侧存在虚假降水中心,WRF能有效改进该地区降水的模拟。两个模式对年平均气温和降水年际变率的模拟能力均较差,WRF模式相对MIROC模式有一定改进。     

WRF模式对江西2006—2015年夏季气候模拟的性能分析

基于NCEP/FNL再分析资料,利用中尺度天气预报模式（WRF）对2006—2015年1月1日—8月31日的天气形势进行模拟,分析探讨了模式对江西省夏季(6—8月)气温和降水的模拟能力。结果表明：WRF模式能准确模拟出江西省气温和降水的空间分布气候特征,模拟结果与中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）接近。其中,降水的模拟精度低于气温模拟;模拟的气温在鄱阳湖地区出现低值,与CMFD的偏差最大。WRF模式模拟的地面反照率偏大导致气温模拟结果偏低。     

青藏高原极端气温的动力降尺度模拟

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

青藏高原极端气温的动力降尺度模拟北大核心CSCD

利用ERA-Interim再分析资料作为边界条件,基于耦合陆面模式Noah-MP的区域气候模式WRF在东亚区域进行了动力降尺度模拟(简称WRF2),对比格点观测资料,评估了动力降尺度对青藏高原极端气温指数的模拟能力,在此控制试验基础上,分别将WRF的陆面模式替换为Noah LSM,边界条件替换为CCSM4,进行了两组敏感性试验(分别是WRF1和WRF3),通过与控制试验的比较,分析了边界条件和陆面模式对极端气温指数模拟的影响。结果表明,WRF2能较好地模拟青藏高原极端气温指数气候态的空间分布,但存在一定的冷偏差;受边界条件影响WRF3模拟的极端气温指数的气候倾向率存在负偏差。同时,尽管采用不同的边界条件,耦合相同陆面过程的两次数值试验对极端气温空间分布的模拟能力相似,相比WRF2,WRF1表现出更强的冷偏差;但边界条件对极端气温指数气候倾向率的影响大于陆面模式,WRF3模拟的极端气温指数气候倾向率与观测结果更为接近。     

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。     

WRF模式对浙江2011年夏季降水和温度预报评估及其湿过程敏感性分析

检验评估是数值天气预报的一个重要组成部分,评估结果是模式改进及其产品解释应用的重要依据。利用全省1500多个包括区域自动站在内的站点观测资料,采用要素的空间分布、时间演变和统计检验3种方法评价了WRF模式对浙江省2011年夏季（6—8月）降水和温度的整体预报性能;在此基础上,进一步对比分析了不同湿过程参数化方案对梅雨典型过程的预报效果,探讨了不同微物理参数化方案和积云参数化方案对模式预报降水的影响。结果表明,WRF模式能基本预报出降水和气温的细致空间分布形态及整体演变趋势,对于主要降水落区、高温区具有较好的指示性;就浙江省区域平均而言,在实况出现较大降水期间模式预报误差较小,而在实况出现小到中雨期间误差较大,主要表现为降水量的高估和气温的低估;模式湿过程中积云参数化方案对降水影响明显,它可以导致整体雨带偏移,采用Betts-Miller-Janjic积云对流参数化方案的预报降水更接近实况。这些信息对改进模式的精细化预报能力和高分辨率数值产品的解释应用具有一定的参考作用。     

长江流域气候变化高分辨率模拟与RCP4.5情景下的预估

基于长江流域142个气象站1986—2005年月降水和气温数据,评估由MPI-ESM-LR模式驱动的CCLM区域气候模式对长江流域气温和降水的模拟能力,并采用EDCDF法对气温和降水预估数据进行偏差校正。结果表明：该区域气候模式能较好地模拟出长江流域平均气温的季节变化和空间分布特征,但模拟值无论在季节还是年际尺度上均高于观测值。对降水而言,该模式不能较好地模拟出降水的季节分布特征,导致春季、冬季及年模拟值高于观测值,而夏季和秋季模拟值低于观测值。总体而言,该模式对气温的模拟效果相对较好。偏差校正后的预估结果表明：在RCP4.5情景下,长江流域未来（2016—2035年）平均气温相对于基准期（1986—2005年）将升高0.66℃,年降水量将减少2.2%。     

区域气候模式REMO对中国气温和降水模拟能力的评估

采用泰勒图和偏差分析等统计方法,评估分析了德国区域气候模式（REMO）对中国1989-2008年气温和降水的模拟能力。结果表明：REMO气温模拟值与观测值空间相关系数为0.94,降水空间相关系数较低（0.42）,气温模拟结果明显优于降水;从空间偏差上看,在中国大部分地区,REMO模拟的气温高于观测值,偏差在±4℃以内,青藏高原整体有明显的-4～-2℃的冷偏差;模拟的降水值则高于观测值,空间偏差分布较均匀,中国大部分地区偏差在±300 mm之内;除青藏高原、华南和西南地区外,REMO能较准确地反映出中国气温和降水的空间分布特征,其中华北和东北地区模拟效果最好;REMO对夏季气温和冬季降水的模拟能力相对较好;REMO在地形起伏较大地区的模拟能力有待提高。     

华北地区夏季降水模拟研究:区域气候模式性能评估

利用高分辨率区域气候模式Reg CM3对华北地区1991—2002年夏季气候进行了数值模拟,对照中国台站的实测资料,对模拟的华北地区夏季降水、温度进行了较为全面的比较,以检验模式的模拟性能。对平均场的模拟结果检验认为,该区域气候模式对华北地区夏季降水的空间分布模拟存在一定的误差,河套地区及黄河以南地区降水量接近实况,沿着太行山脉及东部沿海地区降水量明显偏多。模式对温度的模拟误差较小,较好地再现了气温的空间分布特征,但山西及以北地区模拟的温度略偏低。模式能够较好地模拟出华北地区夏季降水和气温的年际变化,成功再现了该区域降水和气温的异常变化。模式能够成功模拟出该区域降水和气温日变化特征,特别是对于逐年夏季的降水日变化过程的峰值和谷值均有成功表现,对于典型年份华北地区较强降水过程中降水发生的时间、落区、强度等也有再现能力,不足的是模拟的降水量比观测偏大。对于模式误差是否与地形或模式积云对流参数化方案等有关,需要进一步探讨。     

基于高分辨率模拟数据RCP4.5情景下的华中区域气候变化预估

基于RegCM4.4高分辨率区域气候模式数据和华中区域1986—2005年逐日气象观测资料,在对模式模拟性能检验的基础上,对中国华中区域未来不同时期、1.5℃和2℃温升阈值下气候变化进行预估。结果表明：模拟结果能较准确反映出区域气温、降水年内变化特征及空间分布特征;与观测值相比,气温模拟值偏低、降水模拟值偏大;与1986—2005年相比,未来RCP4.5温室气体排放情景下2020—2098年中国华中区域气温增幅为2.1℃,且以0.3℃/10 a的趋势增加,降水量无明显变化趋势;远期（2080—2098年）气温将上升2.88℃,降水将增加7.58%,均高于近期（2020—2035年）和中期（2046—2065年）;1.5℃温升情景下华中区域气温上升1.22℃,降水增加1.93%;2℃温升情景下,华中区域气温上升1.36℃,降水增加3.57%。     

基于BCC-CSM2-MR模式CMIP6试验的辽河流域气温降水模拟与预估

基于国家气候中心中等分辨率模式版本BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)模拟结果, 首先利用辽河流域80个气象站点观测资料对模式的性能进行了评估, 然后分析了未来不同共享社会经济路径(SSP)情景下的气温降水变化趋势。结果表明: 模式能较好的模拟气温和降水的月、季、年变化, 模拟的气温较观测气温偏低, 模拟的降水略偏多; 模式对秋季和冬季气温的模拟性能明显优于夏季和春季, 对夏季降水的模拟性能较好。模式较好地模拟了辽河流域气温南高北低的纬向分布以及降水自东南向西北逐渐减少的空间分布形势, 较好地模拟出辽河流域冷暖中心位置, 模拟的降水偏少地区位于辽河流域水系稀疏地区。相对于基准期(1995—2014年), 未来辽河流域气温、降水基本呈增加趋势, 未来不同时期不同情景气温增幅均表现为平均最低气温>平均气温>平均最高气温, 冬季和春季增温幅度较大, 夏季降水量增幅最显著。随着排放情景升高, 平均气温和平均最低(最高)气温增幅持续增大, 显著增温地区集中于辽河流域东北部。SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下预估降水的增幅自西南向东北递减, 降水增加大值区位于辽宁西部; SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下降水增幅自西向东逐渐递减, 降水增幅显著区域位于辽河流域上游的内蒙古和辽宁西部。     

下垫面对WRF模式模拟黑河流域区域气候精度影响研究

利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。     

青藏高原夏季降水日变化的高分辨率数值模拟

利用中尺度模式WRF对青藏高原及周边地区2006—2008年夏季降水时空分布和日变化特征进行了高分辨(水平分辨率为12 km)数值模拟研究。与TRMM卫星观测相比,WRF较好地抓住了高原降水的时空分布,成功模拟出了高原夏季降水日变化的主要特征。WRF模拟与TRMM观测的夏季高原降水都由北向南递增,降水量和降水频率在高原的南坡最强,模拟值分别达到11 mm/d和30%,其次是四川盆地。从降水日变化看,WRF模拟和TRMM观测结果都表明夏季高原中部每小时降水量最大值和降水频率最高值主要出现在下午至傍晚,而高原周边地区则多出现在夜间至黎明。模式物理场的分析指出,高原下垫面显著的昼夜热力差异及高原与周边地区存在的热力差异是产生高原降水日变化的主要原因,而高原南坡的降水日变化与山谷风等局地地形强迫作用有关。